소비자 기술 전문가 Eugene Wei – 우리는 신과 같은 검색 및 유통, 구석기 시대 감정을 가지고 있습니다.

그들은 실제로 계속 눈을 움직여 처리해야 합니다. 그래서 그들이 멈추면 일이 멈추지만 설거지를 하는 동안 팟캐스트를 들을 수 있습니다. 그냥 계속 될 것입니다. 같은 방식으로 TV를 멈춥니다. 사람들은 TV의 중앙값 시청자가 하루에 5시간이나 그 통계가 무엇이든 시청할 것이라는 사실에 놀랐습니다. 여전히 어마어마한 금액입니다. 그리고 사람들은 "누가 그렇게 오랫동안 TV를 봅니까?" 그러나 대부분의 시간에는 TV가 배경에서 켜져 있었습니다.

폴 그린버그: 맞습니다.

유진 웨이: 이 수동적인 매체와 마찬가지로, 흥미진진한 액션 영화를 보러 갈 정도가 어느 정도 있는 것 같아서 굉장히 자극적이에요. 공포 영화를 보러 갔을 텐데, 매우 강렬합니다. 그러나 매체를 영원히 그대로 두면 거의 마약과 같은 상태가 되는 방식이 있습니다. 당신의 무의식에 스며들기 시작하고-

브렌트 리어리: 최면술사이자 마약중독자.

유진 웨이(Eugene Wei): 어떤 면에서 자극의 반대. 예, 잘 모르겠습니다. 그런 것 같아요... 어렸을 적에 제가 유튜브 시대에 자랐다면 밤마다 이 브이로거를 많이 보았을 텐데 그런 게 없어서 TV를 보거나 나는 책, 다른 매체를 읽습니다. 그래서 우리는 단지... 제 생각에 이것들은 시장에서 싸우고 있습니다. 따라서 이 모든 매체는 시장에서 싸우고 있습니다. 그들은 모두 모두의 관심을 끌기 위해 노력하고 있습니다. 그리고 맨 위에 떠 있는 것은 우리 모두가 청중으로 선택하는 것입니다. 우리가 특정 매체에 끌리면 광고 비용이 해당 매체로 흘러들어가서 번영할 것이며 더 많은 사람들이 해당 매체의 공급 측면으로 이동하게 될 것입니다.

TikTok은 어떤 면에서 특정 예로만 보면 여전히 관심이 유한하다는 것을 알고 있기 때문에 많은 비즈니스 모델과 미래가 관심의 시장에서 먼저 승리하는 데 달려 있습니다. 그리고 그들이 그렇게 한다면 그들은 선택의 여지가 많습니다. 왜냐하면 당신이 말했듯이 짧은 비디오를 사용하여 많은 일을 할 수 있기 때문입니다. 당신은 이미 제품을 광고하기 위해 유행하는 작은 TikTok을 만들려고 하는 브랜드를 볼 수 있습니다. 우리는 이것이 이미 세계의 다른 시장에서 잘 작동하고 있다는 것을 알고 있습니다. 세계 최대 광고 시장인 미국에서 통하지 않을 이유가 없습니다. 중국 등지에서 교육을 시장으로 삼고자 노력했습니다.

폴 그린버그: 네.

Eugene Wei: 따라서 사람들이 낮에 앱을 너무 자주 시청하는 경우 이러한 기회를 얻는다는 사실에서 오는 많은 기회를 추구할 것입니다. 나는 최근에 하버드 신입생을 대상으로 한 이 설문 조사를 보았습니다. 한 그룹의 아이들을 대상으로 한 설문조사이기 때문에 한 알의 정보로 받아들이세요. 하지만 들어오는 수업의 10% 또는 20%인 것 같아요. 하루에 2시간씩 TikTok을 시청하는 것과 같은 것입니다. .

폴 그린버그: 와우.

브렌트 리어리: 예수 ...

Eugene Wei: 엄청난 금액이었습니다. 그리고 제가 처음에... ByteDance가 Musical.ly를 사서 TikTok으로 만들기 전에 저는 중국에 있었고 당시 Musical.ly의 모조품인 Douyin에 대해 이야기하는 많은 사람들을 만났습니다. 중국의 틱톡이었습니다. 그리고 중국 사람들은 매일 너무 많은 시간, 생산적인 시간을 낭비하고 있기 때문에 휴대폰에서 Douyin을 제거해야 한다고 일상적으로 말했습니다. 그리고 그들은 "그냥 지켜보고 있었기 때문에 일을 할 수도 없었습니다."라고 말했습니다. 그리고 중국의 Douyin은 미국의 TikTok보다 매체로서 훨씬 더 지배적입니다.

폴 그린버그: 맙소사.

소셜 미디어 – 동양 대 서양

Eugene Wei: 미국은 선진화된 미디어 시장이며 경쟁이 매우 치열합니다. 중국으로 돌아간 기억이 있는데 실제로는 국영 TV 채널 3개만 방송하고 지루한 프로그래밍을 하고 있습니다. 따라서 TikTok과 같은 것이 시장에 출시되면 "오, 와우, 이것은 완전히... 이것은 우리가 국내 미디어에서 본 것보다 훨씬 더 재미있습니다." 네, 제 생각에는 여러 면에서 중국을 보고 "여러 목적을 위한 단순한 매체로서 짧은 비디오로 조금 앞서간 시장입니다."라고 말할 수 있을 것 같습니다. 중국의 Yelp를 보거나 중국의 데이트 앱을 보면 서양에 대응하는 앱이 있는 모든 유형의 앱을 볼 수 있습니다. 중국 버전에는 훨씬 더 짧은 비디오가 있습니다. 대체로 그들의 인터넷은 모든 스마트폰에 비디오 카메라가 장착된 시대에 성장했습니다. 그래서 그들이 "오, 알았어. 짧은 비디오를 더 많이 활용해야 해."라고 말하는 것이 더 쉽습니다.

Paul Greenberg: 가치 평가 측면은 내가 그것을 읽었을 때 들렸던 것처럼 실제로 어리석게 웃기지는 않습니다. 그것에 대해 어떻게 생각하세요?

Eugene Wei: 저는 오랫동안 서구와 우리의 소셜 미디어에 대한 흥미로운 점은 거의 모든 사람들이 고유한 소셜 그래프를 중심으로 구축하기로 선택했다는 점이라고 말했습니다. Twitter, Instagram, Facebook은 모두 이 피드를 기반으로 구축되었습니다. 귀하가 보는 콘텐츠 피드가 있으며 해당 피드에 대한 스토리를 어떻게 소싱합니까? 그들은 당신이 팔로우하는 사람을 보고 당신이 팔로우하는 사람들의 모든 이야기를 봅니다. 그런 다음 그들은 당신에게 보여줄 최고의 것을 선택하려고 노력합니다. 그것은 소셜 그래프에 구축된 피드입니다.

그러나 우리는 사람들에게 관심이 있다는 것을 압니다. 이상한 점은 서구에서는 대부분 팔로우 그래프를 기반으로 사람들의 관심 그래프를 추측하려고 한다는 것입니다. 당신은 이 사람들을 팔로우하므로 그들이 게시하는 것에 관심을 가져야 합니다. 그러나 누구나 우리의 관심사와 우리가 아는 사람들이 완벽하게 일치하지 않는다는 것을 압니다. 그래서 어떤 면에서 불일치가 있습니다.

저는 Facebook이 이에 대한 가장 좋은 예라고 생각합니다. 여러 면에서 서구에서 가장 큰 소셜 그래프를 가지고 있고 시간이 지남에 따라 알고리즘을 도입해야 했기 때문입니다. 알고 있는 사람들의 모든 것이 흥미롭지 않다는 것이 밝혀졌기 때문입니다. 또는 관심을 가질 것입니다.

폴 그린버그: 물론이죠 .

Eugene Wei: 피드에 관심이 없는 항목이 많으면 피드 확인을 중단하고 광고에 눈을 뜨지 않게 됩니다. 따라서 전체 비즈니스 모델은 가능한 한 관련성 있고 흥미로운 피드. 따라서 알고리즘은 사실 오류 수정 장치입니다. 노이즈를 제거하고 피드의 신호를 개선하기 위해 소셜 그래프 위에 표시됩니다.

하지만 곰곰이 생각해보면 우리가 관심 그래프를 소셜 그래프로 근사하려고 하는 것이 이상할 뿐입니다. 관심 그래프를 구축하지 않는 이유는 무엇입니까? 여러 면에서 TikTok이 하는 일입니다. 사람들을 팔로우할 수는 있지만 "이 사람들을 팔로우할 수는 있지만 그들이 나쁜 비디오를 게시하면 우리는 당신에게 그것을 보여주고 싶지 않습니다. 우리는 여전히 고품질의 비디오를 원합니다.”

저는 Charli D'Amelio를 팔로우합니다. 왜냐하면 저는 소셜 미디어의 슈퍼스타가 미디어를 어떻게 사용하고 알고리즘과 상호 작용하여 그들을 게임에 적용하는지 보는 데 관심이 있기 때문입니다. 하지만 For You 페이지에서 그녀의 비디오를 본 적이 없습니다. 잘 모르겠습니다. 몇 달 동안입니다. 그녀가 여전히 비디오를 게시하고 있다는 것을 알고 있지만, 나는 그것을 본 적이 없습니다.

그리고 똑같이, TikTok의 프로필에 항상 가면 비디오를 보고 "와, 이 비디오가 꽤 좋습니다. 이 사람이 다른 인기 동영상을 만든 적이 있는지 궁금합니다.” 프로필을 클릭하면 그 사람이 한 번의 TikTok 조회수와 조회수가 거의 없는 전체 동영상을 볼 수 있습니다.

틱톡은 새로운 영상이 나오면 일종의 심사 패널을 거치기 때문이다. 그들은 누군가로부터 비디오를 받고 물체와 사물을 식별하기 위해 시각적 처리를 통해 실행합니다. 그들은 당신이 캡션에 넣은 태그를 봅니다. 그러나 그들은 여전히 ​​비디오가 좋은지 모릅니다. 그들은 그 안에 있는 일부 대상과 일부 주제를 알고 있을 수 있지만 그것이 좋은지 알고 싶어합니다. 그들이 하는 일, 그들은 1000명의 시청자에게 비디오를 테스트하고 무슨 일이 일어나는지 봅니다. 그리고 그 1000명의 패널이 비디오에 실제로 반응하지 않거나 그냥 지나치면 해당 비디오는 알고리즘에 의해 묻힙니다. 그들은 For You 페이지에서 누구에게도 그것을 보여주지 않을 것입니다.

폴 그린버그: 와우.

Eugene Wei: 저는 영화제에서 출품작을 심사할 때 일했습니다. 또는 어떤 종류의 경연 대회에서 심사위원이 되어야 했던 적이 있다면 출품작의 99%가 정말 저품질이라는 것을 알고 있을 것입니다. 패널, 그 중에서 가장 좋은 것을 선별합니다. 그것은 내가 작업하는 것을 본 끔찍한 단편 영화 또는 영화의 양입니다. 다시는 그 일을 하지 않는 법을 배웠습니다. 하지만 이것은 인터넷의 방식일 뿐입니다. 그렇죠? 더 많은 콘텐츠가 있으며 대부분은 끔찍합니다. 어떻게 선별합니까? 그 물건을 어떻게 선별합니까?

본질적으로 TikTok은 신장이나 무엇이든 간에 정말 좋은 기능을 가지고 있습니다. 모든 것을 걸러내고 일부 사람들로부터 긍정적인 반응을 불러일으킨 것들을 보여주기만 하면 됩니다.

폴 그린버그: 와우.

Eugene Wei: 하지만 TikTok이 와서 말했습니다. "저희는 짧은 비디오에 대한 추천 시스템을 포기하지 않았습니다. 하지만 도전 과제가 있다는 것을 알고 있습니다." 마찬가지로 팟캐스트를 추천하는 데 어려움이 있습니다. 음악 추천은 대부분 금이 갔죠? Spotify에서 노래를 선택하고 "이 단일 노래를 기반으로 재생 목록을 생성하십시오."라고 말하면됩니다. 그 재생 목록은 꽤 좋습니다. 나는 종종 그것을 사용합니다.

그러나 그들은 여전히 ​​팟캐스트에서 코드를 해독하려고 합니다. 그리고 당신은 "차이점은 무엇입니까? 둘 다 오디오 형식입니다.” 글쎄요, 질적으로 많은 차이가 있다는 것이 밝혀졌습니다. 영화 추천이 어려운 것처럼. 영화와 팟캐스트는 정말 깁니다. 한 번만 보거나 듣는 경향이 있습니다. 팟캐스트는 한 시간 또는 두 시간의 범위 내에서 여러 주제에 관한 것일 수 있습니다. 영화가 당신에게 호소력이 있는지 여부는 영화의 내용과 내용에 관한 것입니다. 좋아하는 장르의 영화라 할지라도 누군가가 영화를 좋아하는 이유에는 매우 미묘한 차이가 있으므로 어려운 문제입니다.

팔로워 그래프 대 관심 그래프

TikTok은 이러한 이상한 비디오를 가지고 "올바른 비디오를 추천할 때 코드를 어떻게 해독합니까?" 음, 하나, 이 짧은 비디오가 무엇에 관한 것인지 알아야 합니다. 둘째, 그 사람이 비디오에 대해 어떻게 느끼는지 이해해야 하지만 그 과정이 그들에게 너무 부담이 되지 않도록 해야 합니다. 그들은 디자인에 의한 것이든 우연이 든 간에 매우 훌륭한 일을 했습니다. TikTok의 두 번째 작품인 알고리즘을 보면서 앱의 전체 디자인이 어떻게 비디오를 보고 있는지에 대해 썼습니다. 말 그대로 당신을 보지 마십시오. 그들은 카메라를 켜지 않습니다. 나는 사람들이 그것에 대해 편집증적이 되는 것을 원하지 않습니다. 그들은 먼저 비디오를 전체 화면으로 표시합니다. TikTok 화면에 있습니다. 서구의 다른 소셜 미디어와 달리 화면에는 단 하나의 것이 있습니다. 그들은 한 비디오에 대해 구체적으로 어떻게 느끼는지 알아야 하기 때문에 그렇게 합니다. 반면 트위터, 페이스북, 인스타그램은 한 화면에 너무 많은 것들이 표시되어 그 사람이 무엇에 반응하고 있는지 알기 어렵습니다.

TikTok은 이제 이 비디오를 보고 있다는 것을 알고 있습니다. 그러면 그들은 당신이 하는 모든 일을 봅니다. 동영상을 세 번 반복하시겠습니까? 좋아요 눌러주시나요? 당신은 그것을 누군가에게 공유합니까? 당신은 그 사람을 따라합니까? 모든 긍정적인 신호가 추적됩니다. 그들은 또한 부정적인 신호를 추적할 수 있습니다. 비디오를 끝내지 않고 비디오에 반응하지 않고 스크롤하면 부정적인 신호로 처리됩니다. 이제 그들은 매우 정확한 피드백을 받고 있습니다. 제가 그 영상을 테스트 패널처럼 천 명에게 보여준다고 하면 몇 명에게 보여줄지는 모르겠지만 소수의 사람들에게만 보여줍니다. 그들은 이 모든 신호를 보고 있습니다. 수천 명의 사람들에게 비디오를 테스트하는 것만으로도 비디오가 히트할지 여부에 대해 꽤 정확한 판독 값을 얻을 수 있다는 것이 밝혀졌습니다.

지난 10년 동안 우리가 기계 학습 및 기계 학습 권장 사항 알고리즘에 대해 배운 것 중 큰 교훈 중 하나는 품질의 이러한 단계적 변화를 달성할 수 있는 충분한 데이터가 있다는 것입니다. 이러한 혁신을 달성할 수 있습니다. 그것은 텍스트 번역이나 텍스트 생성, 텍스트 예측과 같습니다. 초기의 많은 사람들이 웃었습니다. 누구나 예전에 Google 번역이나 Babel Fish를 사용하여 다른 나라에 있는 사람에게 이메일을 보냈다는 재미있는 이야기를 가지고 있습니다. 그러다가 어느날 그게 좋아지더니 사람들이 '아, 머신 러닝은 바둑이나 체스와 같은 게임을 이길 수 없다'고 하더군요. 처음에는 체스를 이겼고, 나중에는 바둑을 빠르게 이겼습니다.

일어나는 일은 이러한 위상 변화가 일어날 때 우리 모두는 단지 그것이 나쁘다, 나쁘다, 나쁘다, 나쁘다, 그리고 나서 훌륭하기 때문에 그저 놀랐습니다. 틱톡도 마찬가지였겠죠? 비디오 권장 사항, 나는 사람들이 비디오 권장 사항의 품질에 대해 매우 회의적이라고 말합니다. 나는 TikTok이 영화 추천에서 코드를 해독하는 방법을 보여주지 않는다고 생각하지만 TikTok은 실제로 짧은 비디오 추천에서 코드를 해독했습니다. 그들은 매우 효율적인 폐쇄 루프 피드백 시스템을 생성합니다.

이것은 사상가들과의 일대일 인터뷰 시리즈의 일부입니다. 번역본은 출판을 위해 편집되었습니다. 오디오 또는 비디오 인터뷰인 경우 위의 내장 플레이어를 클릭하거나 iTunes 또는 Stitcher를 통해 구독하십시오.